qq_15054345的博客

方式一：def pre_process(x, y): x = 2. * tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255. - 1. y = tf.cast(y, dtype=tf.int32) return x, y(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar100.load_data()x_train, y_train = pre_process(x_train, y

以anime数据集为例：import multiprocessingimport tensorflow as tfdef batch_dataset(dataset, batch_size, drop_remainder=True, n_prefetch_batch=1, filter_fn=None, map_f

报错代码如下：，变量声明如下：这是因为使用的张量类型不对，在TensorFlow中的tensor一旦涉及到求梯度和梯度更新问题时，需要使用特殊的tensor：Variable,即将原来的tensor直接强转为Variable即可。另外，如果是手动实现梯度下降算法，tensorflow中不能使用第一张截图的那种直接相减方式，而是应该使用TensorFlow中的assign_sub()函数，原因见下图中的注释：参考链接：龙良曲老师的《深度学习与TensorFlow2入门实战》课时39

最近在学习《动手深度学习》的卷积神经网络中遇到了需要使用自己的数据集，根据官方文档，如果需要迭代自己的数据集，则需要先根据自己的图片数据生成lst文件和rec文件，在第一步中就遇到了坑，使用im2rec.py文件生成lst文件时，总是提示error: unrecognized arguments。后来查了很多资料，总算是解决了。解决办法如下截图：截图原网址：https://discuss.gluon.ai/t/topic/5216最后附上我的python脚本文件，可用于批处理生成多个lst文

--------------------摘自《机器学习算法原理与编程实践》以及传智播客相关资料-------------------机器学习中的对象：只含有一组特征的行向量（所有的特征组合在一起构成一组行向量，又称之为特征向量，不是线性代数中的特征向量，线代中的特征向量是列向量）对象的维度：行向量的列数机器学习中的矩阵：矩阵是具有相同特征和维度的对象的集合，表为一张二维数据表一个对...